## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENJUALAN OPTIK CHANTIKA
Muhamad Rizki, Mulyawan Program Studi Komputerisasi Akuntansi D3 STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia mr1188027@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  data  mining  menggunakan  metode  clustering  K-Means pada data penjualan merek kacamata di Optik Chantika. Dalam penelitian ini, kami menggunakan nilai Davies Bouldin Index untuk  mengevaluasi performa  metode K-Means, dan  hasil optimal terdapat  pada jumlah klaster 10. Namun, kami  memilih  menggunakan tiga klaster untuk klasterisasi pada penelitian ini:  penjualan tertinggi, penjualan  sedang  dan  penjualan  terendah.  Melalui  metode  K-Means,  merek  kacamata  dengan  penjualan tertinggi  selama  tiga  bulan  tergabung  dalam  Cluster_0,  sedangkan  Cluster_1  berisi  merek  kacamata  dengan penjualan  sedang,  dan  Cluster_2  berisi  merek  kacamata  dengan  penjualan  terendah.  Hasil  penelitian  ini memberikan  persentase  50%  merek  kacamata  termasuk  dalam  kategori  penjualan  tertinggi,  27,27%  termasuk dalam  kategori  penjualan  sedang,  dan  22,72%  termasuk  dalam  kategori  penjualan  terendah.  Dengan  adanya pengelompokan  berdasarkan  pola  penjualan  ini,  Optik  Chantika  dapat  mengoptimalkan  pengelolaan  data penjualan dan memenuhi kebutuhan konsumen dengan lebih baik. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pola penjualan, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih efektif dalam hal pengadaan stok dan strategi pemasaran.  Hal  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  pendapatan  perusahaan  dan  memberikan  manfaat  yang signifikan bagi Optik Chantika.
Kata kunci : K-Means, Optik Chantika, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  memasarkan produk atau jasa menjadi semakin ketat terutama dalam era globalisasi yang  kompetitif.  Hal  ini  mendorong  para  pengusaha untuk  melakukan  kegiatan  pemasaran  yang  lebih efektif  dan  berfokus  pada  kebutuhan  konsumen. Perubahan  selera  konsumen  dan  perubahan  di lingkungan  sekitar  telah  mengubah  lanskap  bisnis yang  semakin  dinamis.  Pertumbuhan  kebutuhan konsumen  yang  meningkat  juga  membuka  peluang bisnis  yang  menguntungkan.  Salah  satu  jenis  bisnis yang  banyak  dibutuhkan  oleh  masyarakat  dari berbagai  kalangan  dan  usia  adalah  toko  kacamata, yang umumnya dikenal sebagai optik. Optik Chantika merupakan  salah  satu  toko  penjualan  alat-alat  yang membantu  memperbaiki  gangguan  penglihatan  pada mata  seperti  lensa  kontak  dan  kacamata  dengan berbagai  merek  dan  ukuran  sesuai  kebutuhan konsumen.  Namun  Optik  Chantika  belum  bisa menentukan  merek  bingkai  kacamata  mana  yang terlaris  dan  mana  yang  kurang  diminati  sehingga berakibat pada kurang tepatnya ketersediaan kacamata  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen. Maka  dari  itu  peneliti  berencana  untuk  melakukan data mining dengan teknik klasterisasi terhadap data- data  penjualan  Optik  Chantika  agar  dapat  mengatasi masalah yang ada.
Penjualan  dapat  diartikan  sebagai  kegiatan menjual  barang  dagang  yang  dilakukan  secara  terus menerus,  sehingga  penjualan  menjadi  salah  satu langkah  pemasaran  yang  harus  dilakukan  pengusaha untuk  dapat  memperoleh  keuntungan  agar  kegiatan
operasional  perusahaan  dapat  terus  dilakukan. Data mining adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  dengan tujuan  untuk  menemukan  hubungan  dari  suatu  data yang  belum  diketahui  oleh  pengguna,  dengan menyajikannya  menggunakan  cara  yang  lebih  mudah untuk dipahami agar dapat menjadi dasar pengambilan  keputusan  dalam  penjualan  barang dagang [1].
Penerapan  data  mining  pada  data  penjualan merek kacamata Optik Chantika dilakukan menggunakan teknik klasterisasi dengan menggunakan  metode  algoritma  K-means  pada perangkat  lunak  Rapidminer.  Klasterisasi  dalam  data mining  adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  tertentu, sehingga  data  dalam  setiap  kelompok  memiliki kesamaan dan perbedaan yang jelas dengan data pada kelompok lainnya [2]. Algoritma K-means merupakan salah satu teknik dalam data mining yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak,  kriteria, kondisi,  atau  karakteristik.  Tujuan  akhir  dari algoritma  K-means  adalah  agar  data  dalam  setiap kelompok memiliki jarak terpendek, kriteria, kondisi, atau  karakteristik  yang  serupa  atau  hampir  serupa satu sama  lain. Oleh karena  itu, dalam penelitian ini, algoritma
K-means
digunakan untuk mengelompokkan objek-objek yang memiliki kemiripan [3].
Banyaknya  jenis  merek  kacamata  berbeda  yang terjual  dalam  setiap  bulan  dan  data  penjualan  yang hanya  diarsipkan  dan  belum  dikelola  dengan  baik
menyebabkan  seringnya  terjadi  kekurangan  stok merek  kacamata  yang  paling  tinggi  penjualannya, sehingga  penelitian  tugas  akhir  ini  bertujuan  untuk melakukan  data  mining  dengan  teknik  klasterisasi terhadap  data-data  penjualan  Optik  Chantika  agar dapat  mengatasi  masalah  yang  ada.  Dengan melakukan klasterisasi pemilik usaha Optik Chantika dapat  memprioritaskan  merek  kacamata  yang  paling banyak  dijual  agar  peristiwa  kekurangan  stok  merek kacamata  tidak  terjadi  lagi  dan  dapat  memutuskan strategi  penjualan  terbaik  berdasarkan  data  yang  ada di masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  menjadi  sangat  signifikan  karena jumlah  data  yang  disimpan  dalam  basis  data  di berbagai  bidang  seperti  bisnis  semakin  meningkat. Proses  data  mining,  juga  dikenal  sebagai  KDD (knowledge  discovery  in  database),  bertujuan  untuk mengeksplorasi data dalam basis data dan menghasilkan  informasi  baru  yang  berharga.  Selain itu, data mining juga dikenal sebagai pengenalan pola karena  tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  pola yang  ada  dalam  basis  data.  Oleh  karena  itu,  data mining  dapat  dijelaskan  sebagai  proses  pengolahan dan  identifikasi  informasi  yang  berguna  melalui penggunaan  teknik  dari  bidang  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  pada himpunan data yang besar [1].

## 2.2. Metode Klasterisasi
Salah  satu  teknik  yang  diterapkan  dalam  data mining  adalah  klasterisasi,  yang  mengacu  pada metode untuk mengelompokkan data ke dalam klaster tertentu.  Tujuan  klasterisasi  adalah  agar  data  dalam setiap klaster memiliki kesamaan dan perbedaan yang jelas  dibandingkan  dengan  data  pada  klaster  lainnya. Setiap  klaster  yang  terbentuk  merupakan  hasil  dari identifikasi pola dalam pengelompokan data, sehingga  hasil  klasterisasi  tersebut  dapat  digunakan sebagai  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan bagi pihak yang membutuhkannya [2].
Metode  klasterisasi  memiliki  tujuan  untuk mengidentifikasi  kelompok  objek  yang  serupa  di dalam  satu  kelompok,  namun  berbeda  dengan  objek di  kelompok  lainnya.  Metode  ini  digunakan  untuk mengelompokkan kasus berdasarkan kelompok atribut,  dengan  maksud  untuk  mengenali  kelompok- kelompok  alami.  Klasterisasi  adalah  salah  satu metode dalam data mining yang bersifat unsupervised,  karena  tidak  ada  atribut  yang digunakan  sebagai  panduan  dalam  prosesnya, sehingga  semua  atribut  input  diperlakukan  dengan cara  yang  sama.  Algoritma  ini  membangun  sebuah model  dengan  melakukan  iterasi  berulang,  dan berhenti  ketika  model  tersebut  telah  mencapai  titik pusat  atau  konvergensi,  yang  menandakan  bahwa batasan segmentasi telah stabil [4].

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah sebuah metode yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak,  kriteria, kondisi,  atau  karakteristik  tertentu.  Data  dalam  satu kelompok  diharapkan  memiliki  jarak  terpendek  dan memiliki  kesamaan  atau  kemiripan  dalam  kriteria, kondisi,  atau  karakteristik.  Dengan  demikian, algoritma  K-Means  memungkinkan pengelompokkan objek yang memiliki kesamaan di antara mereka [3].
K-Means  merupakan  algoritma  heuristik  yang digunakan  untuk  membagi  data  ke  dalam  kelompok K  dengan  cara  meminimalkan  total  jarak  kuadrat  di setiap  kelompok.  Metode  ini  juga  merupakan  salah satu pendekatan  non-hierarkis dalam pengelompokan data  yang  bertujuan  untuk  mempartisi  data  ke  dalam satu atau lebih kluster atau kelompok. Dalam metode ini,  data  yang  memiliki  karakteristik  serupa  atau mirip  akan  dikelompokkan  bersama  dalam  satu kluster,  sedangkan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda  akan  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok yang  berbeda.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang ditempuh dalam algoritma K-Means:
1. Menentukan jumlah kluster yang diinginkan,
2. Menempatkan  data  yang  ada  kedalam  suatu kluster secara acak dengan rumus berikut:
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝐾−0 Keterangan: V ij = nilai rata – rata centroid pada Cluster ke – i untuk variabel ke –j Ni = Jumlah anggota Cluster ke –i
i,k = Indeks dari Cluster
j = Indeks variabel
Xkj = Nilai data ke –k variabel ke – j untuk Cluster tersebut,
3. Menghitung  centroid  atau  rata-rata  dari  data yang sudah ada dari setiap kluster dengan rumus berikut:
D(x 2 , x 1 ) = ║X 2 – X 1 ║2 Keterangan : D = Euclidean Distance X = Banyaknya objek
De = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2
Keterangan : De = Euclidean Distance I = Banyaknya Objek2 (x,y) = Koordinat Objek (s,t) = Koordinat Centroid
4. Melakukan pengelompokkan berdasarkan centroid terdekat.
5. Mengulangi  langkah  ke-2,  dan  melanjutkan iterasi  hingga  centroid  mencapai  nilai  yang optimal [3].
2.4. Rapidminer Tool
RapidMiner merupakan sebuah perangkat lunak sumber  terbuka  yang  digunakan  untuk  memproses analisis  data  dan  data  mining.  Alasan  utama penggunaan RapidMiner adalah  karena  menyediakan
aplikasi  mandiri  yang  mampu  melakukan  berbagai tugas dalam analisis data dan berfungsi sebagai mesin data  mining.  Perangkat  ini  memungkinkan  pengguna untuk  melakukan  proses  seperti  memuat  data, transformasi  data,  pemodelan  data,  dan  visualisasi data dengan berbagai metode yang tersedia [11].

## 2.5. Profil Perusahaan
Optik  Chantika  adalah  toko  kacamata  yang berlokasi  di  Jalan  Bahagia  No.51,  Panjunan, Lemahwungkuk,Kota Cirebon dan telah berdiri sejak tahun  2008.  Optik  Chantika  menyediakan  berbagai macam  merek  frame  dan  ukuran  kacamata  sesuai kebutuhan konsumennya. Berdasarkan hasil observasi yang  telah  penulis  lakukan  pada  Optik    Chantika, diperoleh  dataset  penjualan  merek  kacamata  bulan Januari  sampai  bulan  Maret  tahun  2022.  Dataset tersebut yang akan diolah dalam penelitian ini.

## 3. METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  ini  digambarkan  pada  gambar dibawah:
Gambar 1. Alur penelitian
3.1. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mencari informasi  yang  relevan  dengan  teori,  metode,  dan konsep  yang  sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada dalam  penelitian  ini.  Sumber  informasi  yang digunakan  dapat  berupa  jurnal,  e-book,  literatur, internet, atau sumber lainnya yang berkaitan.

## 3.2. Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dengan melakukan wawancara  pada  pegawai  toko  dan  dokumentasi dokumen-dokumen penjualan kacamata Optik Chantika.

## 3.3. Pemilihan Data
Sebelum  memulai  tahap  KDD  (Knowledge Discovery  in  Databases),  diperlukan  proses  seleksi data.  Data  yang  telah  melalui  proses  seleksi  ini  akan digunakan  dalam  proses  data  mining  dan  akan disimpan  dalam  sebuah  file  terpisah  dari  basis  data operasional [5]. Data yang dipilih pada penelitian ini adalah  data  penjualan  kacamata  dari  Optik  Chantika dari bulan Januari sampai Maret 2022. Data penjualan kacamata  yang  diterima  dari  Optik  Chantika selanjutnya  diperiksa  dan  disesuaikan  formatnya dengan  yang  dibutuhkan.  Data  ini  disimpan  dalam format  .xlsx  (excel)  terlebih  dahulu  dan  kemudian diimport  ke  dalam Rapidminer  tool seperti  pada gambar  2.  Data  terpilih  selanjutnya  memasuki  tahap Pre-processing atau cleaning.

## Gambar 2. Pemilihan data penjualan kacamata optik
chantika 3.4. Pre-Processing/Cleaning Pemeriksaan missing  value terhadap  data  yang tidak  konsisten  berdasarkan  rata-rata  data  dan perbaikan  data  dengan  format  yang  telah  ditentukan dilakukan  pada  tahap  ini,  sehingga  data  yang  akan digunakan  nantinya  menjadi  bersih  [6].  Data  terpilih selanjutnya dibersihkan dengan memastikan tidak ada data yang hilang, tidak valid ataupun salah ketik pada tahap  ini.  Gambar  3.  menunjukkan  bahwa  pada  data penjualan  kacamata  Optik  Chantika  ini  4  features dengan  tipe  numerik  (yaitu  ID,  QTY  Januari,  QTY Februari  dan  QTY  Maret)  serta  data  yang  digunakan telah  dipastikan no  missing  value .  Data  yang  telah lolos  tahap ini  selanjutnya memasuki  tahap Transformation.
Gambar 3. Pre-processing data penjualan kacamata optik chantika

## 3.5. Transformation
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah data dengan nilai normal menjadi bentuk numerik [7]. Dalam proses ini, data yang telah terpilih akan diubah menjadi  prosedur  data  mining,  yaitu  proses  yang bergantung pada jenis atau pola yang ingin ditemukan dalam  basis data  [8].  Data yang ada sudah berbentuk numerik  atau  angka,  sehingga  tidak  ada  yang  harus diubah  dan  dapat  langsung  digunakan  ke  proses berikutnya yaitu data mining.

## 3.6. Data Mining
Proses data mining dilakukan untuk menetapkan algoritma  atau  proses  pencarian  pola  atau  informasi yang  menarik  dalam  data  terpilih.  Pemilihan algoritma  tergantung  pada  tujuan  serta  pada  proses KDD  secara  keseluruhan  [9].  Pada  penelitian  ini untuk memudahkan proses data mining maka peneliti menggunakan  aplikasi  Rapidminer  dengan  algoritma K-means.  Gambar  4.  menunjukkan  desain  widget yang digunakan pada pengolahan data mining dengan Rapidminer tool di penelitian ini.
Gambar 4. Widget Rapidminer Data Mining
Sedangkan    gambar  5.  dibawah  menunjukkan hasil  klasterisasi  dengan  algoritma  K-Means  yang berarti  bahwa  162  merek  kacamata  tersebut  akan dikelompokkan  menjadi  3  klaster  yaitu  cluster  0, cluster 1 dan cluster 2. Cluster 0 berjumlah 118 items, cluster 1 berjumlah 23 items, dan cluster 2 berjumlah 21 items.
Gambar 5. Desain klasterisasi dengan algoritma k- means

## 3.7. Interpretation/Evaluation
Tujuan dari tahap ini adalah melakukan evaluasi terhadap  hasil  dari  proses  data  mining  dan memastikan  apakah  hasil  tersebut  dapat  memenuhi tujuan  yang telah ditetapkan. Evaluasi  ini  melibatkan
profilisasi  dari  setiap  klaster  yang  terbentuk  dan analisis  lebih  lanjut  untuk  menghubungkannya dengan  atribut  yang  menarik.  Pola-pola  informasi yang  ditemukan  akan  disajikan  dalam  bentuk  yang mudah dipahami oleh pihak-pihak yang berkepentingan  dalam  proses  data  mining  [10].  Pada penelitian  ini  tahap  evaluasi  dilakukan  dengan melihat  nilai  Davies  Bouldin  Index  menggunakan model  performance.  Nilai  k  yang  optimum  adalah nilai  k  yang  Davies  Bouldin  Indexnya  mendekati  0. Fungsi  Operator  Performance  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  DBI  menggunakan  nilai  k  yang ditentukan  secara  acak,  dan  dilakukan  beberapa  kali percobaan  dengan  tujuan  mengetahui  nilai  k  yang paling mendekati 0. Gambar 6. dibawah menunjukkan  pengaturan  parameter  k-mean  yang digunakan untuk mencari jumlah klaster optimal pada penelitian ini.

## Gambar 6. Pengaturan Parameter K-Mean
Untuk  mengetahui  hasil  Davies  Bouldin  Index  yang optimal  dilakukan  beberapa  kali  percobaan  dengan nilai  k  yang  berbeda.  Peneliti  melakukan  9x percobaan dengan nilai k yang berbeda dan diketahui nilai  DBI  yang  paling  optimal  yaitu  0,191  dengan nilai k = 10 seperti yang ditunjukkan pada gambar 7. dibawah.
Gambar 7. Nilai Davies Bouldin Index Paling Optimal
Nilai  Davies  Bouldin  Index hasil  beberapa  kali percobaan  untuk  mencari  jumlah  klaster  paling optimal dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini.
Tabel 1. Percobaan Mencari Nilai Davies Bouldin Index yang Optimal Jumlah k Nilai DBI 2 0.292 3 0.234 4 0.230 5 0.253 6 0.223 7 0.234 8 0.218 9 0.196
10 0.191

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 8. Hasil klasterisasi data penjualan kacamata optik chantika
Hasil  data  mining  dengan  metode  K-Means menggunakan  aplikasi  Rapidminer  menunjukkan hasil  interpretasi  atau  evaluasi  dari  data  yang  telah diolah  dalam  bentuk scatter plot.  Axis  x  merupakan merek  kacamata  yang  terjual  berjumlah  22. Sementara  Axis  y  merupakan count  (merek) atau banyaknya jumlah kacamata yang terjual dari masing- masing  merek.  Bar  berwarna  biru  menunjukkan cluster_0, bar berwarna hijau  menunjukkan cluster_1 dan  bar  berwarna  orange  menunjukkan  cluster_2. Gambar  8.  menunjukkan  bahwa  dari  22  merek kacamata  yang  dikelompokkan  ke  dalam  3  klaster, yaitu  cluster_0,  cluster_1  dan  cluster_2.  Cluster_0 berisi  11  merek  kacamata  dengan  penjualan terbanyak  yaitu  Ex’s,  Dior,  Cell,  Bulgari,  Femuri, Ferrari,  Gucci,  Levi’s,  Mickey,  Armani  dan  Adidas. Cluster_1  berisi  6  merek  dengan  penjualan  sedang yaitu  Oakler,  Porche,  Puma,  Reebok,  Burberry  dan Sportage.  Dan  cluster_2  berisi  5  merek  kacamata dengan  penjualan  rendah  yaitu  TR,  Moscot,  Valcon, Morel dan Nike.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Klasterisasi penjualan merek kacamata menggunakan  metode  K-means  menghasilkan  3 kluster,  yaitu  cluster_0,  cluster_1  dan  cluster_2. Merek  kacamata  dengan  penjualan  paling  banyak selama 3 bulan dikelompokkan dalam cluster_0 yang berjumlah  11  merek.  Cluster_1  berisi  6  merek kacamata  dengan  penjualan  sedang  dan  cluster_2 berisi  5  merek  kacamata  dengan  penjualan  rendah.
Tingkat  persentase  merek  kacamata  yang  termasuk kategori  kluster  penjualan  paling  banyak  (cluster_0) adalah  50%,  penjualan  sedang  (cluster_1)  adalah 27,27%  dan  penjualan  paling  sedikit  (cluster_2) adalah 22,72%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putra,  Y.D.,  Sudarma,  M.  and  Swamardika, I.B.A., 2021. Clustering History Data Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means. Majalah Ilmiah  Teknologi  Elektro,  Vols , 20 (2),  pp.195-
202.
[2] Sucipto, A., 2019. Klasterisasi Calon
Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Science Tech: Jurnal  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi , 5 (2), pp.50-56.
[3] Rahayuni,  S.,  Gunawan,  I.  and  Kirana,  I.O., 2022.  Material  Sales  Clustering  Using  the  K- Means  Method. JOMLAI:  Journal  of  Machine Learning and Artificial Intelligence , 1 (1), pp.85-
94.
[4] Marisa,  F.,  Kom,  S.,  Maukar,  A.L.,  Akhriza, T.M.  and  MMSI,  P.D.,  2021. Data  Mining Konsep Dan Penerapannya . Deepublish..
[5] Putra, R.R. and Wadisman, C., 2018. Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology and Computer Science , 1 (1), pp.72- 77.
[6] Mulyadien, M.K. and Enri, U., 2022. Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Bantuan Langsung  Tunai  (BLT). Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , 8 (12), pp.198-210.
[7] Nugraha, A., Nurdiawan, O. and Dwilestari, G., 2022. Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko Yana  Sport. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 6 (2), pp.849-855.
[8] Qorimah, N., 2022. Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Minat Tabungan Pada Perumda  BPR  Bank  Cirebon. Jurnal  Data Science & Informatika , 2 (1), pp.15-20.
[9] Nurajizah, S., 2019. Analisa Transaksi
Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori. INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , 4 (1), pp.35-44.
[10] Fatmawati,  K.  and  Windarto,  A.P.,  2018.  Data Mining: Penerapan rapidminer dengan K-means cluster  pada  daerah  terjangkit  demam  berdarah dengue  (DBD)  berdasarkan  provinsi. CESS (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and Science) , 3 (2), pp.173-178.
[11] Zulkifli,  A.,  2016.  Metode  C45  Untuk Mengklarifikasi Pelanggan Perusahaan
Telekomunikasi  Seluler. Riau  Journal  Of Computer Science, 2 (1), pp.65-76.